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傅妙如李菲菲？李菲菲人工智能科技實力。

目前處理，人工智能已經(jīng)成為一個越來越流行的方向。普通程序員在此基礎上，如何轉(zhuǎn)向人工智能的方向助力各行，是智虎的難題。本文旨在提供一種簡單提供有力支撐、流暢應用、易于實現(xiàn)的學習方法，幫助“普通”程序員踏入人工智能領域品率。在這里，我對普通程序員的定義是：有大學本科知識不斷發展；平時工作忙積極影響；自己能獲得的數(shù)據(jù)有限。因此緊密協作，本文更像是從頭開始介紹人工智能越來越重要。

二。人工智能領域?qū)д摪l揮重要作用，即人工智能醒悟，不僅包括機器學習。以前高質量，符號和邏輯被認為是實現(xiàn)人工智能的關鍵也逐步提升，但現(xiàn)在主要是基于統(tǒng)計的機器學習。近年來註入了新的力量，熱門的深度學習只是機器學習的一個子項重要的作用。目前，可以說學習人工智能主要是學習機器學習去創新。臥虎李菲菲反應能力。

然而，人工智能并不等同于機器學習學習，在進入這一領域時結構重塑，必須清楚地理解機器學習。關于人工智能領域的發(fā)展歷史應用優勢，請參閱周先生的《機器學習概論》高質量發展。下面的問題是：人工智能的大門簡單穿過嗎？事實上全面展示，穿越并不簡單重要平臺。我們以機器學習為例深刻認識。

在學習過程中，會碰到大量復雜的公式應用提升，實際項目數(shù)據(jù)缺乏主動性，參數(shù)調(diào)整困難等問題。假如只是因為感覺這個方向?qū)頃盎稹卑l展的關鍵，那么這些困難就很簡單讓人放棄道路。考慮到普通程序員的特點真諦所在，難道沒有辦法學這么難的科目嗎指導？答案是否定的。只要能發(fā)展出合適的學習方法充分。學習方法的設置是回答以下問題：我想學什么進一步完善？我該如何學習？我該如何學習競爭力？這三個問題是：學習目標調整推進、學習政策和學習計劃。學習目標是明確的機製性梗阻，即踏入人工智能領域機製。這個目標不大，所以比較簡單實現(xiàn)集成應用√接?！碧蟮哪繕耸钦业阶銐虻睦碛勺屇阋院蠓艞墶?

學習策略可以概括為“愛好第一高效流通，實踐學習相結(jié)合”調解製度。簡單說就是先培養(yǎng)愛好，然后學習中把實踐穿插進來主要抓手，螺旋式提高體製。這種方式學習效果好，而且不簡單讓人放棄創新科技。有了學習方針以后服務延伸，就可以制定學習計劃，也稱為學習路線具有重要意義。下面就是學習路線的介紹進一步。李菲菲簡介。

四.學習路線

我推薦的學習路線是這樣的強大的功能，如下圖：

這個學習路線是這樣設計的：首先了解這個領域實際需求，建立起全面的視野，培養(yǎng)起充足的愛好優勢，然后開始學習機器學習的基礎善謀新篇，這里選擇一門由淺入深的課程來學習增產，課程很好有足夠的實驗能夠進行實戰(zhàn)》椒?；A打下后行動力，對機器學習已經(jīng)有了充足的了解，可以用機器學習來解決一個實際的問題切實把製度。

這時還是可以把機器學習方法當作一個黑盒子來處理的保供。實戰(zhàn)經(jīng)驗積累以后，可以考慮繼續(xù)進行學習進行部署。這時候有兩個選擇責任，深度學習或者繼續(xù)機器學習。深度學習是目前很火熱的機器學習方向保護好，其中一些方法已經(jīng)跟傳統(tǒng)的機器學習不太一樣組建，因此可以單獨學習。除了深度學習以外特點，機器學習還包括統(tǒng)計學習作用，集成學習等實用方法。

假如條件足夠慢體驗，可以同時學習兩者，一些規(guī)律對兩者是共通的智能化。學習完后科技實力，你已經(jīng)具備了較強的知識儲備，可以進入較難的實戰(zhàn)技術研究。這時候有兩個選擇重要的，工業(yè)界的可以選擇看開源項目，以改代碼為目的來讀代碼;學術(shù)界的可以看特定領域的論文姿勢，為解決問題而想發(fā)論文相互融合。

無論哪者，都需要知識過硬綠色化，以及較強的編碼能力不同需求，因此很能考察和鍛煉水平。經(jīng)過這個階段以后保持穩定，可以說是踏入AI領域的門了總之。“師傅領進門支撐作用，修行在個人”研學體驗。之后的路就要自己走了。

下面是關于每個階段的具體介紹：

0.領域了解

在學習任何一門知識之前最為突出，首先第一步就是了解這個知識是什么?它能做什么事?它的價值在什么地方?假如不理解這些的話落實落細，那么學習本身就是一個沒有方向的舟相結合，不知道駛向何處，也極易有沉船的風險製高點項目。了解這些問題后為產業發展，你才能培養(yǎng)出愛好，愛好是很好的引路人認為，學習的動力與持久力才能讓你應付接下來的若干個階段服務好。關于機器學習是什么，能做什么反應能力，它與深度學習以及人工智能的關系共謀發展，可以看我寫的博客從機器學習談起。

1.知識預備

假如你離校過久結構重塑，或者覺得基礎不牢聽得懂，很好事先做一下預備復習工作「哔|量發展！肮び破涫氯轿?，必先利其器”。以下的預備工作不多更默契了，但足以應付后面階段的學習先進技術。

數(shù)學：復習以下基本知識。線性代數(shù)：矩陣乘法;高數(shù)：求導;概率論：條件與后驗概率不合理波動。其他的一些知識可以在后面的學習的過程中按需再補;電影李菲菲宣講手段。

英文：常備一個在線英文詞典，例如愛詞霸積極拓展新的領域，能夠不吃力的看一些英文的資料網(wǎng)頁;臥虎電視劇李菲菲配套設備。

FQ：可以隨時隨地上Google，這是一個很重要的工具相對開放。不是說百度查的不能看推進高水平，而是很多情況下Google搜出來的資料比百度搜的幾十頁的資料還管用，尤其是在查英文關鍵字時拓展應用。節(jié)省時間可是很重要的學習效率提升;

2.機器學習

機器學習的第一門課程首推AndrewNg的機器學習生產創效。這門課程有以下特點：難度適中，同時有足夠的實戰(zhàn)例子關註度，非常適合第一次學習的人橫向協同。cs229這門課程我這里不推薦，為什么敢於挑戰，原因有以下：

時間：cs229的時間太早不斷創新，一些知識已經(jīng)跟不上當今的發(fā)展，目前很為火熱的神經(jīng)網(wǎng)絡一筆帶過提供了遵循。而Cousera上神經(jīng)網(wǎng)絡可是用了兩個課時去講的!而且非常具體;教學：Ng在cs229時候的教學稍顯青澀參與水平，可能是面對網(wǎng)絡教學的原因大型。有很多問題其實他都沒有講清楚，而且下面的人的提問其實也很煩躁明確相關要求，你往往不關心那些人的問題重要意義。這點在Coursera上就明顯得到了改善，你會發(fā)現(xiàn)Ng的教學水平大幅度改善了深化涉外，他會對你循循善誘體系，推心置腹，由淺入深的教學開展試點，在碰到你不明白的單詞術(shù)語時也會叫你不要擔心攜手共進，更重要的，推導與圖表不要太完善推進一步，非常細致清楚經過，這點真是強力推薦;字幕：cs229的字幕質(zhì)量比Coursera上的差了一截。Coursera上中文字幕翻譯經(jīng)過了多人把關選擇適用，質(zhì)量很有保證;作業(yè)：cs229沒有作業(yè)管理，雖然你可以做一些，但不會有人看業務指導。這點遠不如Coursera上每周有deadline的那種作業(yè)改進措施，而且每期作業(yè)提交上去都有打分。更重要的是長足發展，每期作業(yè)都有實際的例子高產，讓你手把手練習，而且能看到自己的成果發揮作用，成就感滿滿!

3.實踐做項目李菲菲seo

學習完了基礎課程，你對機器學習就有了初步了解≈鸩斤@現，F(xiàn)在使用它們是沒有問題的銘記囑托，你可以把機器學習算法當作黑盒子，放進去數(shù)據(jù)自動化裝置，就會有結(jié)果示範。在實戰(zhàn)中你更需要去關心如何獲取數(shù)據(jù)，以及怎么調(diào)參等有很大提升空間。假如有時間運行好，自己動手做一個簡單的實踐項目是很好的。

這里需要選擇一個應用方向可能性更大，是圖像(計算機視覺)部署安排，音頻(語音識別)，還是文本(自然語言處理)技術。這里推薦選擇圖像領域推廣開來，這里面的開源項目較多推動，入門也較簡單，可以使用OpenCV做開發(fā)資源配置，里面已經(jīng)實現(xiàn)好了神經(jīng)網(wǎng)絡信息，SVM等機器學習算法。項目做好后大力發展，可以開源到到Github上面豐富內涵，然后不斷完善它。實戰(zhàn)項目做完后產能提升，你可以繼續(xù)進一步深入學習適應性，這時候有兩個選擇，深度學習和繼續(xù)機器學習;

4.深度學習李菲菲我的祖國支撐作用。

深度學習：深度學習是目前很火熱的研究方向日漸深入。有以下特點：知識更新快，較為零碎同時，沒有系統(tǒng)講解的書互動式宣講。因此學習的資源也相對零散，下面是一些資源介紹模式。其中不推薦的部分并不代表不好自動化，而是在這個初學階段不合適：

推薦，UFLDL：非常好的DL基礎教程高品質，也是AndrewNg寫的不折不扣。有很詳盡的推導，有翻譯資源優勢，且翻譯質(zhì)量很高;推薦高效利用，Deeplearning(paper)：2020年Nature上的論文，由三位深度學習界的大牛所寫估算，讀完全篇論文講理論，給人高屋建瓴，一覽眾山小的感覺不要畏懼，強烈推薦服務為一體。假如只能讀一篇論文了解深度學習，我推薦此篇逐漸顯現。這篇論文有同名的中文翻譯;推薦全會精神，Neuralnetworksanddeeplearning：這本書的作者非常擅長以淺顯的語言表達深刻的道理，雖然沒有翻譯拓展基地，但是閱讀并不困難;推薦集中展示，RecurrentNeuralNetworks：結(jié)合一個實際案例告訴你RNN是什么，整篇教程學完以后，會讓你對RNN如何產(chǎn)生作用的有很清楚的熟悉宣講手段，而這個效果重要工具，甚至是讀幾篇相關論文所沒有的;不推薦，NeuralNetworksforMachineLearningUniversityofTorontoCoursera：深度學習創(chuàng)始人教的課配套設備，很大的問題是太難更優質，而且老先生的吐字有時不是很標準;不推薦，DeepLearning(book)：同樣也是由深度學習大牛所寫的書引人註目，但感覺就像是第二作者領域，也就是他的學生所寫的推薦，tensorflow：Google的開源庫好宣講，時至今日註入新的動力，已經(jīng)有40000多個star，非常驚人，支持移動設備;李菲菲老師雙重提升。

7.會議論文歌手李菲菲。

較好的課程都會推薦你一些論文事關全面。一些聞名的技術(shù)與方法往往誕生于一些重要的會議表現明顯更佳。因此，看往年的會議論文是深入學習的方法技術節能。在這時指導，一些論文中的內(nèi)容會驅(qū)使你學習數(shù)學中你不擅長的部分。有時候你會覺得數(shù)學知識儲備不夠國際要求，因此往往需要學習一些輔助課程流動性。冷城首富之女李菲菲。

當你看完足夠的論文以后競爭激烈，在這個階段持續創新，假如是在校學生，可以選擇某個課題空白區，以發(fā)論文為目的來學習研究合理需求。一般來說，論文是工作的產(chǎn)物充分發揮。有時候一篇基于實驗的論文往往需要你寫代碼或者基于開源項目。因此開源項目的學習與會議論文的工作兩者之間是有相關的充分發揮。

兩者可以同時進行學習選擇適用。關于在哪里看論文，可以看一下CCF推薦排名設計，了解一下這個領域里有哪些優(yōu)秀的會議業務指導。

下面介紹兩個圖像與機器學習領域的聞名高級會議：

CVPR：與另兩個會議ICCV和ECCV合稱計算機視覺領域的三大會，注重會議每年的主頁是變動的，因此搜索需要加上年份;ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems：簡稱NIPS長足發展，許多重要的工作發(fā)表在這上面今年，例如關于CNN的一篇重要論文就是發(fā)表在上面;

8.自由學習

到這里了，可以說是進入這個門了實施體系。下面可以依據(jù)愛好來自由學習組建。前階段不推薦的學習資源也可隨意學習，下面是點評：李菲菲微商效果較好。

五.總結(jié)

本文的目的是幫助對AI領域了解不深重要的意義，但又想進入的同學踏入這個門。這里只說踏入等多個領域，是因為這個領域的專精實在非常困難再獲，需要數(shù)年的積累與努力。在進行領域?qū)W習前應用擴展，充分熟悉自己的特點體驗區，制定合適的學習方法是十分重要的。

首先得對這個領域進行充分了解活動上，培養(yǎng)愛好有望。在學習時，保持著循序漸進的學習方針生產能力，不要猛進的學習過難資源;結(jié)合著學習與實踐相輔的策略標準，不要只讀只看，實際動手才有成就感堅持好。學習某個資源時要有充分的目的即將展開，不是為了學開源項目而看代碼，而是為了寫開源項目而看;不是為了發(fā)論文而寫論文特性，而是為了做事情而寫論文

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